【OpenCV】Python图像处理之图像加密解密

棒棒的皮皮2025-12-05 9:59

OpenCV-Python 实现图像加密解密的核心思路是对图像像素值进行可逆的数学 / 逻辑变换，确保加密后的图像无法识别，且能通过逆变换恢复原始图像。常见方法包括像素置乱（位置加密） 、像素值变换（值加密） 、异或加密 、混沌加密等，以下详细介绍不同加密解密方案的实现及原理：

一、基础加密：异或（XOR）加密（对称加密）

异或运算具有可逆性（A XOR K XOR K = A），是最简单的图像加密方式，通过自定义密钥（K）对像素值逐位异或实现加密，解密时使用相同密钥再次异或即可恢复。

1. 原理

对每个像素值 p 和密钥 key 执行：

  • 加密：p_encrypted = p ^ key
  • 解密：p_decrypted = p_encrypted ^ key
2. 实现代码
python 复制代码 
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 异或加密解密函数
def xor_encrypt_decrypt(img, key):
    # 生成与图像尺寸相同的密钥矩阵（避免单密钥易破解）
    key_matrix = np.ones_like(img, dtype=np.uint8) * key
    # 逐像素异或
    result = cv2.bitwise_xor(img, key_matrix)
    return result

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
if img is None:
    raise ValueError("图像读取失败！")

# 自定义密钥（0-255之间的整数）
key = 123

# 加密
encrypted_img = xor_encrypt_decrypt(img, key)

# 解密
decrypted_img = xor_encrypt_decrypt(encrypted_img, key)

# 显示结果
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.subplot(131), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('原始图像'), plt.axis('off')
plt.subplot(132), plt.imshow(cv2.cvtColor(encrypted_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('加密后'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(cv2.cvtColor(decrypted_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('解密后'), plt.axis('off')
plt.show()
3. 优化：动态密钥矩阵

单密钥易被破解，可生成随机密钥矩阵（需保存密钥用于解密）：

python 复制代码 
# 生成随机密钥矩阵（固定种子确保可解密）
np.random.seed(666)  # 解密时需使用相同种子
key_matrix = np.random.randint(0, 256, size=img.shape, dtype=np.uint8)

# 加密
encrypted_img = cv2.bitwise_xor(img, key_matrix)

# 解密（使用相同密钥矩阵）
decrypted_img = cv2.bitwise_xor(encrypted_img, key_matrix)

二、像素置乱加密（位置加密）

通过打乱像素的空间位置实现加密，核心是生成可逆的位置映射表，解密时按逆映射恢复像素位置。常用方法：基于随机置换、Arnold 变换（猫脸变换）。

1. Arnold 变换加密（适用于正方形图像）

Arnold 变换通过数学公式对像素坐标进行置换，具有周期性（迭代一定次数后恢复原位置）。公式（对坐标 (x,y)，图像尺寸 N×N）：x' = (x + y) % N``y' = (x + 2y) % N

python 复制代码 
# Arnold变换（加密：迭代n次，解密：迭代N²-n次）
def arnold_transform(img, n):
    if img.shape[0] != img.shape[1]:
        raise ValueError("Arnold变换仅支持正方形图像！")
    N = img.shape[0]
    transformed = np.zeros_like(img)
    for _ in range(n):
        for x in range(N):
            for y in range(N):
                x_new = (x + y) % N
                y_new = (x + 2 * y) % N
                transformed[x_new, y_new] = img[x, y]
        img = transformed.copy()
    return transformed

# 逆Arnold变换（解密）
def inverse_arnold_transform(img, n):
    N = img.shape[0]
    transformed = np.zeros_like(img)
    for _ in range(n):
        for x in range(N):
            for y in range(N):
                x_new = (2 * x - y) % N
                y_new = (-x + y) % N
                transformed[x_new, y_new] = img[x, y]
        img = transformed.copy()
    return transformed

# 测试
img_gray = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 灰度图（彩色需分通道处理）
img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256))  # 转为正方形

# 加密（迭代10次）
arnold_encrypted = arnold_transform(img_gray, 10)

# 解密（迭代Arnold周期-10次，256×256图像周期为768）
arnold_decrypted = inverse_arnold_transform(arnold_encrypted, 768-10)

# 显示
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray'), plt.title('原始'), plt.axis('off')
plt.subplot(132), plt.imshow(arnold_encrypted, cmap='gray'), plt.title('Arnold加密'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(arnold_decrypted, cmap='gray'), plt.title('Arnold解密'), plt.axis('off')
plt.show()
2. 随机置换置乱（通用）

通过随机打乱像素索引实现置乱，保存置换索引用于解密：

python 复制代码 
# 随机置乱加密
def random_scramble_encrypt(img):
    # 展平图像为一维数组
    img_flat = img.reshape(-1)
    # 生成随机置换索引
    idx = np.arange(len(img_flat))
    np.random.seed(888)  # 固定种子
    np.random.shuffle(idx)
    # 置乱
    encrypted_flat = img_flat[idx]
    encrypted_img = encrypted_flat.reshape(img.shape)
    return encrypted_img, idx

# 随机置乱解密
def random_scramble_decrypt(encrypted_img, idx):
    # 展平加密图像
    encrypted_flat = encrypted_img.reshape(-1)
    # 生成逆索引
    idx_inv = np.zeros_like(idx)
    for i in range(len(idx)):
        idx_inv[idx[i]] = i
    # 恢复
    decrypted_flat = encrypted_flat[idx_inv]
    decrypted_img = decrypted_flat.reshape(encrypted_img.shape)
    return decrypted_img

# 测试
encrypted_scramble, idx = random_scramble_encrypt(img)
decrypted_scramble = random_scramble_decrypt(encrypted_scramble, idx)

# 显示
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.subplot(131), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('原始'), plt.axis('off')
plt.subplot(132), plt.imshow(cv2.cvtColor(encrypted_scramble, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('置乱加密'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(cv2.cvtColor(decrypted_scramble, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('置乱解密'), plt.axis('off')
plt.show()

三、组合加密（值加密 + 位置加密）

结合异或值加密和 Arnold 位置加密，提升安全性：

python 复制代码 
# 组合加密
def combine_encrypt(img, key, arnold_n):
    # 步骤1：异或值加密
    xor_encrypted = xor_encrypt_decrypt(img, key)
    # 步骤2：转为正方形（Arnold要求）
    h, w = xor_encrypted.shape[:2]
    max_size = max(h, w)
    pad_h = max_size - h
    pad_w = max_size - w
    xor_encrypted_padded = cv2.copyMakeBorder(xor_encrypted, 0, pad_h, 0, pad_w, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
    # 步骤3：Arnold位置加密（分通道处理彩色图）
    if len(xor_encrypted_padded.shape) == 3:
        arnold_encrypted = np.zeros_like(xor_encrypted_padded)
        for c in range(3):
            arnold_encrypted[:, :, c] = arnold_transform(xor_encrypted_padded[:, :, c], arnold_n)
    else:
        arnold_encrypted = arnold_transform(xor_encrypted_padded, arnold_n)
    return arnold_encrypted, (h, w)  # 保存原始尺寸用于解密

# 组合解密
def combine_decrypt(encrypted_img, key, arnold_n, original_size):
    h, w = original_size
    # 步骤1：逆Arnold变换
    if len(encrypted_img.shape) == 3:
        arnold_decrypted = np.zeros_like(encrypted_img)
        for c in range(3):
            arnold_decrypted[:, :, c] = inverse_arnold_transform(encrypted_img[:, :, c], 768-arnold_n)
    else:
        arnold_decrypted = inverse_arnold_transform(encrypted_img, 768-arnold_n)
    # 步骤2：裁剪回原始尺寸
    arnold_decrypted = arnold_decrypted[:h, :w]
    # 步骤3：异或解密
    decrypted_img = xor_encrypt_decrypt(arnold_decrypted, key)
    return decrypted_img

# 测试
encrypted_combine, original_size = combine_encrypt(img, key=123, arnold_n=10)
decrypted_combine = combine_decrypt(encrypted_combine, key=123, arnold_n=10, original_size=original_size)

# 显示
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.subplot(131), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('原始'), plt.axis('off')
plt.subplot(132), plt.imshow(cv2.cvtColor(encrypted_combine, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('组合加密'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(cv2.cvtColor(decrypted_combine, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('组合解密'), plt.axis('off')
plt.show()

四、进阶：混沌加密（Logistic 映射）

混沌加密利用混沌序列的随机性和遍历性生成密钥，安全性更高。Logistic 映射公式：x(n+1) = μ × x(n) × (1 - x(n))（μ 取 3.57~4 时进入混沌状态）

python 复制代码 
# 生成Logistic混沌序列
def logistic_map(seed, length, mu=3.99):
    x = seed
    seq = []
    for _ in range(length):
        x = mu * x * (1 - x)
        seq.append(int(x * 255))  # 映射到0-255
    return np.array(seq, dtype=np.uint8)

# 混沌加密
def chaos_encrypt(img, seed):
    # 展平图像
    img_flat = img.reshape(-1)
    # 生成混沌密钥序列
    chaos_key = logistic_map(seed, len(img_flat))
    # 异或加密
    encrypted_flat = cv2.bitwise_xor(img_flat, chaos_key)
    encrypted_img = encrypted_flat.reshape(img.shape)
    return encrypted_img, chaos_key

# 混沌解密
def chaos_decrypt(encrypted_img, chaos_key):
    encrypted_flat = encrypted_img.reshape(-1)
    decrypted_flat = cv2.bitwise_xor(encrypted_flat, chaos_key)
    decrypted_img = decrypted_flat.reshape(encrypted_img.shape)
    return decrypted_img

# 测试
chaos_encrypted, chaos_key = chaos_encrypt(img, seed=0.1234)
chaos_decrypted = chaos_decrypt(chaos_encrypted, chaos_key)

# 显示
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.subplot(131), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('原始'), plt.axis('off')
plt.subplot(132), plt.imshow(cv2.cvtColor(chaos_encrypted, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('混沌加密'), plt.axis('off')
plt.subplot(133), plt.imshow(cv2.cvtColor(chaos_decrypted, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('混沌解密'), plt.axis('off')
plt.show()

五、注意事项

  1. 密钥管理：对称加密需妥善保存密钥（如异或密钥、Arnold 迭代次数、混沌种子），密钥丢失则无法解密；
  2. 图像尺寸：Arnold 变换仅支持正方形图像，彩色图需分通道处理；
  3. 安全性 ：
    • 单异或加密安全性低，易被统计分析破解；
    • 组合加密 / 混沌加密安全性更高，适合实际场景；
  4. 数据类型 ：加密过程中需保持像素值为uint8类型，避免溢出或精度丢失。

六、总结

OpenCV-Python 实现图像加密解密的核心是可逆变换：

  • 简单场景：异或加密（易实现，适合轻量级需求）；
  • 中等安全：像素置乱 + 异或组合（提升破解难度）；
  • 高安全：混沌加密（利用混沌序列的随机性，抗破解性强）。

根据实际安全需求选择合适的方案，同时注意密钥的安全存储和传输，确保加密解密的可靠性。

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